国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

NotebookLM真正強(qiáng)大的地方在于其“有限主題的不斷深挖”能力。憑借底層模型Gemini 2.5 Flash的升級(jí)，它擁有百萬級(jí)上下文窗口和強(qiáng)大的推理能力，能為用戶提供基于明確選擇文檔的可靠且情境相關(guān)的回答，無論是學(xué)生、研究者還是專業(yè)人士都能從中受益。

滿地的中文媒體都在說NotebookLM支持中文播客了，都在追風(fēng)，作為兩家大廠AI產(chǎn)品顧問的黃叔，覺得大家都跑偏了。

NotebookLM這個(gè)功能讓它的更大價(jià)值被大家忽略了！而這個(gè)更大的價(jià)值就是基于：??

“有限主題的不斷深挖”

我們想一個(gè)問題，除了用騰訊的ima收藏信息，有多少人會(huì)持續(xù)使用它的提問能力？

黃叔測(cè)試了幾次，不管是混元還是DeepSeek，都存在大量丟失信息的情況，原本相關(guān)的文檔有10個(gè)，它可能只能給你找出3個(gè)，并且回答的質(zhì)量差強(qiáng)人意，很容易陷入一個(gè)困境：收藏內(nèi)容多反而質(zhì)量低

為啥呢？簡(jiǎn)單回答就是模型能力和上下文限制了！

反觀NotebookLM，這張圖非常重要：

5月3日，也就是幾天前，NotebookLM正式把底層模型升級(jí)到Gemini 2.5 Flash，2.5是 Google自家首個(gè)混合推理模型，并且是原生多模態(tài)！有了它的加持，對(duì)于復(fù)雜的多步驟推理問題也能輕松搞定，并且上下文窗口是可怕的100萬 tokens！

一句話：

無論你是學(xué)生、研究者、專業(yè)人士還是內(nèi)容創(chuàng)作者，NotebookLM 都能助你高效開展研究。強(qiáng)大的推理能力和百萬級(jí)上下文窗口，讓你輕松處理超長內(nèi)容，深入挖掘關(guān)鍵信息。

因?yàn)?，在Gemini 2.5 Flash的支撐下，它提供的 AI回答完全基于用戶明確選擇的文檔和來源，這樣和通用的LLM比起來，內(nèi)容的可靠性和情境相關(guān)性無疑是非常足夠的。

我們來show一個(gè)case，大家感受下，我找了6篇和flomo AI相關(guān)的pdf上傳給NotebookLM，然后進(jìn)行提問：

（NotebookLM的內(nèi)容上傳有些小技巧，比如公眾號(hào)文章不能直接復(fù)制鏈接提交，可以用“飛書剪藏”插件同步到飛書云文檔后，下載為PDF。音頻文件可以直接上傳或者用通義聽悟轉(zhuǎn)為文字后下載PDF再上傳，因?yàn)檫@樣可以看引用原文。）

Query：分析flomo對(duì)于AI的理解和思考

Query：提取幾個(gè)很值得分析的flomo對(duì)于AI的思考

Query：flomo對(duì)于AI的思考，有哪些局限性

幾輪下來，一篇flomo對(duì)于AI的思考內(nèi)容，其實(shí)已經(jīng)大差不差的出來了，如果Chat的過程里，有回答的內(nèi)容你覺得不錯(cuò)，還可以點(diǎn)擊添加Note，存成一條筆記。

可以看到，NotebookLM沒有幻覺，因?yàn)樗鼉H從左側(cè)上傳的6個(gè)文檔內(nèi)提取答案，并且每一個(gè)答案都給到來源，鼠標(biāo)移上去，可以看到具體的來源內(nèi)容段落，非常方便。

我算是它的月活用戶，這次打開發(fā)現(xiàn)它對(duì)于內(nèi)容的抽取能力更強(qiáng)了！背后還是由于模型能力升級(jí)了。

除了Chat之外，NotebookLM還預(yù)置了幾個(gè)功能，最近大火的中文播客，對(duì)應(yīng)的是Audio Overview，除此之外，在下方的Notes區(qū)域，有幾個(gè)預(yù)置的選項(xiàng)：

Study guide 、Briefing doc 、 FAQ 、Timeline

我生成了一下，大家可以快速查看下生成的質(zhì)量，超級(jí)高，基本看完你能特別快的理解內(nèi)容的核心是什么了。

并且，完全免費(fèi)，只需要合理的科學(xué)上網(wǎng)，如果你有edu郵箱，還能白嫖15個(gè)月的Google One 15個(gè)月的會(huì)員試用，其中就包含了NotebookLM Plus會(huì)員：

這里要強(qiáng)調(diào)一下，除了用量更大，Plus里有個(gè)能力非常關(guān)鍵，對(duì)于Chat的定制：

我個(gè)人偏好AI輸出要走分析路線，更長一些，方便我看到更多信息，你也完全可以定制你的偏好風(fēng)格。

甚至，5月底會(huì)在AppStore會(huì)上架App，到時(shí)用起來會(huì)更方便了：

OK，上面基于一些體驗(yàn)和信息，整合了一下NotebookLM的關(guān)鍵洞察，那下面，我們來進(jìn)一步理解下，NotebookLM到底是什么：

• 我自己的感覺 NotebookLM 是學(xué)習(xí)工具 不是筆記工具
• 現(xiàn)在的大部分知識(shí)庫軟件在希望用戶懶的學(xué)到知識(shí)，NotebookLM 讓你用新的方法學(xué)習(xí)和研究

—from 閃念貝殼@Ping.

我們來詳細(xì)看下它的功能：

• 支持導(dǎo)入多樣化的源材料（如 PDF、谷歌文檔/幻燈片、網(wǎng)頁鏈接、YouTube 視頻、音頻文件）；
• 通過帶有內(nèi)聯(lián)來源引用的交互式問答促進(jìn)驗(yàn)證；
• 生成多種內(nèi)容格式（如摘要、常見問題解答、時(shí)間線、學(xué)習(xí)指南、思維導(dǎo)圖）；
• 以及提供獨(dú)特且廣受討論的“音頻概覽”功能（即中文播客），以播客風(fēng)格消化內(nèi)容。

非常明顯，NotebookLM是面向知識(shí)工作者的專業(yè)AI助手！

它的產(chǎn)品設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超騰訊ima等一眾知識(shí)庫產(chǎn)品的背后，是什么呢？我們來看一下：

首先騰訊ima，我們隨便拿一個(gè)公開的知識(shí)庫測(cè)一下召回率：

這是一個(gè)DeepSeek知識(shí)庫，總共175篇文章，基本90%以上的內(nèi)容都是DeepSeek相關(guān)的，但它說只找到了40篇文章。。。

再加上模型能力的差異，答案質(zhì)量更是不可言喻了。

另一層面，NotebookLM則是用筆記本的邏輯來分割知識(shí)庫：

這個(gè)分割非常重要，對(duì)于黃叔來說，每次研究的主題其實(shí)都大相徑庭，相互之間很少有關(guān)聯(lián)，這樣就沒有必要全部放在一起，每次新建一個(gè)筆記本就行了。

在這個(gè)筆記本下，我只需要尋找到最優(yōu)質(zhì)的信息，然后不斷地Chat，進(jìn)行洞察的挖掘，就可以滿足知識(shí)工作者的要求了！

這背后有一個(gè)非常重要的概念：

讓 AI 根據(jù)自己的各種收藏自動(dòng)涌現(xiàn)有點(diǎn)難，因?yàn)闄?quán)重不好判斷。導(dǎo)致的結(jié)果是：大綜合的分析等于沒有分析

From 少楠

是的，研究是有了課題后，基于項(xiàng)目的邏輯主動(dòng)添加。但收藏在大家的心智里又很不一樣，偏向于被動(dòng)，最后導(dǎo)致缺少了去粗取精的過程，再疊加上面的概念，確實(shí)收藏的價(jià)值要存疑的。

如果AI無法提取出來高價(jià)值信息，那收藏不還是一種數(shù)字化的自我安慰嗎？我們習(xí)慣性地將信息收入囊中，仿佛只要“擁有”了這些資料，就等同于掌握了知識(shí)。但事實(shí)恰恰相反：信息的堆積并不會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為洞見。收藏的本質(zhì)，是一種對(duì)未來可能需求的焦慮性儲(chǔ)備，而非對(duì)當(dāng)下認(rèn)知的主動(dòng)建設(shè)。

騰訊ima結(jié)合生態(tài)，很好的迎合了這種焦慮，但實(shí)際上并沒有提供多少價(jià)值。

不管從模型，還是產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，NotebookLM都展示了非常強(qiáng)的一面，并且可以隨著Gemini模型的快速進(jìn)化，而不斷提高產(chǎn)品體驗(yàn)。

總結(jié)

??AI的價(jià)值不在于幫我們“記住”更多，而在于能否幫助我們“理解”更深。

只有當(dāng)AI能夠主動(dòng)識(shí)別、提煉、重組信息，甚至提出超越原始材料的新問題時(shí)，收藏才有了被激活的可能。否則，所有的收藏都只是信息的墳場(chǎng)，等待著被遺忘。

所以，真正有意義的知識(shí)庫，不是信息的倉庫，而是洞見的孵化器。AI的使命，是成為我們認(rèn)知的外延，而不是記憶的備份。

這是NotebookLM近期體驗(yàn)后帶給我的震撼。